자꾸만 손이 가게 하는 ‘유튜브 알고리즘’의 영상 추천 원리 [지식용어]

[시선뉴스 심재민 / 디자인 최지민, 구본영 수습] 최근 인공지능(AI) 기술이 발달하면서, 검색 포털사이트에서 내가 자주 보는 뉴스를 알아서 분류해 보여주고 심지어 즐겨 하는 쇼핑 목록을 인식해 맞춤형 광고를 창에 띄우기도 한다.

이는 우리가 영상 플랫폼으로 애용하는 유튜브도 마찬가지로 이용자가 즐겨보거나 관심 있어 하는 종류의 영상을 분석해 접속하면 알아서 메뉴판처럼 보기 쉽게 모아준다. 때문에 일부 이용자는 유튜브 영상을 실컷 보다가 문득 ‘내가 어떻게 이 영상을 시청하고 있는 것일까’ ‘무엇이 날 이 영상으로 데리고 왔을까’ 하는 의문을 제기하기도 한다. 그 배경은 바로 유튜브 알고리즘에 있다. 유튜브 알고리즘은 어떻게 유튜브 사용자들에게 영상을 추천하는 것일까?

유튜브는 특유의 인공지능 기술을 이용해 전 세계 이용자들의 개별 특성을 분석/좋아할 만한 영상을 제공하는 알고리즘을 이용하고 있다. 연령, 성별, 거주 지역 등 기초 인구 통계는 물론, 여기에 더해 각각의 이용자가 언제 어떤 영상을 얼마의 시간동안 재생했는지 그리고 어떤 경로로 접속했는지 등 다양한 데이터를 확보한다. 그리고 이렇게 확보한 이용자마다의 데이터를 바탕으로 각 이용자가 과거 조회한 콘텐츠와 연관성을 지닌 맞춤 콘텐츠를 추천한다.

이러한 유튜브의 알고리즘은 다양한 방식의 필터링을 거쳐 이용자에게 영상을 권하게 된다. 먼저 콘텐츠 기반 필터링이 있다. 예를 들어 90년대 아이돌 가수의 영상을 자주 찾아 본 이용자에게 요즘 아이돌 영상을 모아 시청을 유도하는 것이 콘텐츠 기반 필터링에 해당한다. 그동안 시청한 영상과 완전 유사한 영상을 모아준다기보다 이용자의 패턴으로 보아 좋아 할 것이라 예상되는 종류의 영상을 권하는 알고리즘으로 이해하면 된다.

또 협업 필터링도 있다. 이용자와 영상 사이의 유사성을 계산한 뒤, 비슷한 성향의 이용자들이 선호하는 영상을 추천하는 방식이 협업 필터링이다. 예를 들어 최근 아카데미 4관왕을 휩쓴 ‘기생충’ 봉준호 감독의 수상 장면을 보는 이용자들이 개그맨 문세윤의 패러디 영상을 이어 보는 일이 많았다면 기생충 수상 장면을 처음 보는 이용자에게도 패러디 영상을 권하는 방식이 이에 해당한다.

이밖에 영상을 본 이용자가 유튜브의 추천에 만족했는지 여부도 유튜브 알고리즘에 크게 반영된다. 추천 영상을 보고 정말 잘 봤다는 의미인 ‘구독’과 ‘좋아요’ 버튼을 눌렀다면 다음 영상 추천에 있어 큰 지표로 반영되는 것이다.

유튜브의 이러한 영상 추천 알고리즘은 무엇보다 이용자가 유튜브 페이지에 오래 머무르도록 하는 데에 그 목적이 있다. 이는 곧 유튜브의 매력도와 수익 상승으로 나타나기 때문이다. 그런 만큼 유튜브 알고리즘은 신중하게 측정해 이용자가 불쾌하지 않도록 영상을 추천한다. 즉 아무 영상이나 무턱대고 권하지 않는 다는 것.

대표적으로 영상의 내용과 제목, 썸네일(미리보기 사진)이 동일한 주제인지 또 현재 많은 사람들이 관심 있어 하는 키워드인지, 이용자들이 영상을 중간에 끊지 않고 오랜 시간 재생했는지 등을 고려해 좋은 영상을 판단하고 추천한다. 반대로 조회수만을 노리고 제목과 썸네일(미리보기 사진)만 자극적으로 선정한 경우 실제 이용자들의 시청 시간이 길지 않기 때문에 유튜브 알고리즘은 이런 영상의 추천을 배제하고 있다.  

의아하면서도 왠지 모르게 클릭하게 만드는 유튜브의 알고리즘. 유튜브 알고리즘은 영상을 시청하는 이용자에게도 중요하게 작용하지만 특히 크리에이터들은 영상을 제작할 때 이를 고려해 만들기도 한다. 그래야 애써 만든 영상이 수많은 이용자들에게 추천되기 때문이다. 유튜브 알고리즘의 발전이 지속되는 한 영상 플랫폼 유튜브의 인기는 지속될 것으로 보인다.